병렬 컬러 공초점 측정 시스템에서 3차원 재구성 시 무게 중심 인식 효과가 낮고 처리 효율이 낮은 문제를 해결하기 위해 고효율, 고정밀 3차원 재구성 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 3차원 재구성 실험에서 얻은 모든 이미지를 대상으로 객체 추출 및 이미지 스티칭을 수행하여 처리할 스티칭된 이미지를 얻고, MATLAB의 regionprops 함수와 형태학적 처리를 통해 스티칭된 측정 지점의 무게 중심 및 연결 영역을 추출하며, 색상 변환 알고리즘을 이용해 해당 "H 값-높이" 변환을 수행한다. 마지막으로 보간 적합 알고리즘을 비교 및 결합하여 물체 표면의 3차원 형상을 재구성 한다. 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 단일 동전의 "N"자와 "E"자를 처리하였다. 실험 결과 해당 시스템의 축방향 측정 범위는 80 μm이며, 측정 정밀도는 마이크로미터 수준에 도달하였다. 이 알고리즘은 물체 표면의 3차원 형상을 빠르고 효과적으로 복원할 수 있으며, 전통적인 방법에 비해 처리 효율이 5~6배 향상되었다.

3차원 형상 측정;컬러 공초점;병렬 측정;영상 처리